大模型安全护栏
大模型应用安全围栏，部署在 AI 应用与大模型之间，对输入输出双向检测，覆盖内容合规、模型攻击、敏感信息与智能体安全四类风险，支持私有化部署。
Pain Point Analysis
您是否也面临这些困境？
深入了解企业在大模型安全护栏领域的核心挑战，找到真正适合您的解决之道
输入不可预设
用户可用任意自然语言和语种发起请求，规则和关键词容易漏掉语义变体。
输出实时生成
模型不是查表返回答案，同一问题换上下文结果完全不同，风险随之变化。
提示词攻击难防
注入、越狱、角色伪装、多轮诱导、编码混淆等攻击，传统手段难以识别。
敏感信息外泄
员工把合同、凭据、源代码粘贴进大模型，数据毫秒间离开内网。
智能体越权失控
Agent 自主调用工具、读写文件、访问网络，权限边界难以约束。
合规红线压力
生成式 AI 服务管理暂行办法与 TC260 标准要求内容安全管控，上云即触红线。
Solution Brief
方案简介
大模型进入生产系统后，输入不可预设、输出实时生成、智能体自主执行，传统安全手段覆盖不完整。本方案以"以模型守护模型"为理念，用大小模型协同实现事前准入、事中检测处置与事后运营的完整闭环。
大小模型协同检测
规则与小模型快速判断明确风险，大模型深度理解语义与意图，兼顾准确率与效率。
四类风险全覆盖
内容合规、模型攻击、敏感信息与智能体安全统一防护，防完整风险传导链。
流式实时审核
大模型流式输出逐片段送检，通过即下发、命中即截断，兼顾体验与合规。
数据飞轮机制
把客户真实业务数据（误报/漏报）转化为训练样本，持续微调检测模型。
多模式弹性接入
透明代理、API 网关、检测 API、SDK 四种方式，适配不同技术栈现状。
智能体全生命周期安全
上线前准入检测、运行中会话监控、风险告警复盘、运营期资产治理。
方案价值总结
选择我们的大模型安全护栏，获得可量化的业务价值提升
恶意指令高效检出
有效对抗逃逸攻击检出 ，编码/自动化绕过更难。
请求误报较低
日常请求不被误拦，不影响业务效率。
私有化部署
支持私有化部署，数据与模型推理全程留在内网，满足等保与保密合规。
检测能力持续进化
数据飞轮让模型越用越准，适配行业术语与风险特点。